數據治理是指關于企業內部數據正式管理的過程和實踐，包括數據管理、數據質量和相關的流程與標準，確保企業數據的安全和正確使用。
數據治理的目的是：保證數據的可用性、數據質量和數據安全。
數據治理的價值什么
1、降低數據使用成本，提升數據使用效率。
2、將數據規范化、標準化，保障數據建模統一性，統一標準，數據一致性 。
3、建立數據管理方案，提升解決問題效率。
4、提升數據質量，幫助企業用戶進行高效數據驅動決策分析。
5、建立數據所有權和相關職責來提高數據安全性
6、幫助企業進行數據戰略規劃和部署，提高經營效率。
數據治理的原則
想從根本上改善數據的問題，還是需要做好數據治理的規范工作。簡單來講，數據治理就是要約束輸入，規范輸出。
約束輸入：在用戶輸入的文本框中，省會、城市這些固定值，使用下拉列表，避免用戶手動輸入。對輸入內容設置格式校驗，比如手機號、郵箱等。將信息進行分段處理，避免事后拆分。
規范輸出：統一語義，針對公司數據做一個語義字典。所有報告上的指標名稱，都要在語義字典中備注，語義字典明確定義其標準和含義。不同指標必須用不同的名詞。如果發現一個詞已經在語義字典中有了，就必須走流程申請注冊一個新詞到語義字典。
數據治理方法
1、建設數據標準體系，包括數據標準、管理標準、質量標準等內容，保證各業務部門、各業務系統能得到落實與管控。包括元數據管理功能是否得到詳細認真的設計、應用，助力于業務系統。例如，某銀行數據標準體系建設中，元數據中除了應設有國標、行業標體系（如地理、行政區劃，業務門類、分行等）的數據之外，還應涉及應用系列行標數據，如建筑物、樓宇體系等。
2、完成各業務系統的整合工作。完成用戶集成、數據集成、業務集成工作，消除信息孤島，完善數據中心建設。首先，盡可能在被集成的業務系統，即產生數據的源系統中解決數據質量問題，這對于整個體系的數據治理來說是非常高效的措施。其次，在各業務系統及平臺的建設過程中，描述核心業務實體的數據，如部門、人員、入賬出賬、資產、財務等，交換、共享性要求較高，均要被納入到主數據范圍，形成一致的、完整的、準確的核心業務數據，由數據中心統一對外提供數據服務。最后，落實到數據治理平臺上，集中反映在主數據管理是否完備，是否能以多種數據共享形式服務于各類應用。
3、評估數據質量，生成數據質量報告。以數據標準體系為基準，以數據治理平臺為工具，數據管理員對數據質量進行檢測，根據實際需求，利用檢測數據進行單一主題或者整體進行數據質量分析，生成數據質量報告。在數據質量報告的基礎上，結合系統配置好的數據管控體系，生成針對部門、業務數據管理員的各子數據集整改報告。
4、明確管控對象。實現以用戶為中心，以元數據為基礎，貫穿信息標準、數據采集、數據標準化、數據質量、主數據管理、數據共享等從源端到數據中心，再到應用端的全過程管理。數據在信息系統中是以不同形態體現的，需要將每種形態管理好，才有可能管好最終的數據質量。信息系統建設過程中，數據質量不佳主要原因之一是忽視了對數據的管控，這就會造成數據的設計與需求不一致，開發與設計不一致，對數據質量要求考慮缺失，不同系統對數據的定義和技術實現不一致等等諸多問題。
5、適合技術工具。工具核心作用在于知識的固化和提高數據治理人員的工作效率。比如：需要手工編寫程序收集的元數據，工具幫你自動獲取；需要人工識別或編寫代碼實現的數據質量檢查，工具幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，工具幫你在線管理；基于郵件和線下的流程，工具幫你線上自動化。
以上介紹的數據治理方法中，大多都需要根據企業自身的信息建設化程度來做出相應調整。但對于選擇什么樣的工具，目前，國內主流的數據治理工具就是億信華辰旗下的睿治智能數據治理平臺。
億信華辰深耕商務智能和大數據領域15年，著眼于打造數據全生命周期的智能化產品線，致力于幫助企業和政府解決數據應用難題，實現企業生產力和政府治理能力的數字化轉型，讓數據驅動進步。睿治數據治理平臺是由實時大數據管理、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據安全管理多產品組成的一整套解決方案，是一款智能、敏捷的數據全生命周期的管理應用平臺，為企業保證了業務數據在采集、集中、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和時效性。
